지식 그래프는 대량의 정보를 저장, 구성 및 이해하도록 설계된 일종의 인공 지능(AI) 컴퓨터 시스템입니다. 특히 웹 검색, 추천 시스템, 자연어 처리, 데이터 마이닝 및 기타 AI 작업과 같은 애플리케이션에 사용됩니다. 일반적으로 지식 그래프는 도메인의 엔터티를 나타내는 노드 집합과 노드를 연결하고 엔터티 간의 관계를 나타내는 에지로 구성됩니다. 노드는 일반적으로 사람, 장소, 문서와 같은 실제 사물을 나타내고 가장자리는 가족 관계, 사회적 연결 또는 문서 간의 유사성과 같은 연결을 나타냅니다.
지식 그래프는 테이블과 행에 정보를 저장하는 기존 데이터베이스보다 더 지능적인 방식으로 컴퓨터가 엔터티 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 컴퓨터는 "폴의 어머니는 누구입니까?"와 같은 질문을 이해하고 대답할 수 있습니다. 또는 “인도의 수도는 무엇입니까?”. 엔터티 간의 관계를 모델링함으로써 지식 그래프는 기존 데이터베이스보다 데이터를 더 효과적으로 저장하고 구성할 수 있으므로 컴퓨터가 정보를 더 쉽게 처리하고 검색할 수 있습니다.
또한 지식 그래프를 통해 컴퓨터는 자연어 요청이나 질문을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, “이상한 나라의 앨리스라는 책을 쓴 사람은 누구인가요?”와 같은 질문에 답할 수 있습니다. 또는 "Taylor Swift는 어떤 유형의 음악을 부르나요?" 이러한 유형의 질문에 대답할 수 있는 능력을 통해 컴퓨터는 사용자와 데이터베이스에 저장된 대량의 데이터 간에 자연어 인터페이스를 제공할 수 있습니다.
지식 그래프는 검색 엔진, 전자상거래 사이트, 추천 시스템, 자연어 처리 등 다양한 컴퓨터 애플리케이션에서 사용됩니다. 예를 들어, Google의 검색 엔진은 지식 그래프를 사용하여 검색어를 더 잘 이해하고 더 정확한 검색 결과를 제공합니다. Amazon의 Alexa는 지식 그래프를 사용하여 음성 명령에 응답할 수도 있습니다.
전반적으로 지식 그래프는 컴퓨터가 엔터티 간의 관계를 더 잘 이해하고 자연어 쿼리에 응답할 수 있게 해주는 강력한 AI 도구입니다. AI 기술이 계속해서 정교해짐에 따라 지식 그래프는 많은 컴퓨터 애플리케이션에서 점점 더 중요해질 것입니다.
